- Gemini 2.0 全面解析:技术突破、应用场景与竞争格局
zhz5214
AI人工智能aiAI编程AI写作程序员创富
摘要2025年3月,谷歌正式发布Gemini2.0大模型,凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展,迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比,探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型(MoE)
- 分子动力学仿真软件:ESPResSo_(14).优化与性能提升
kkchenjj
分子动力学2模拟仿真仿真模拟分子动力学
优化与性能提升在分子动力学仿真中,性能优化是一个至关重要的环节。高效的仿真可以显著减少计算时间,提高研究效率。本节将详细介绍如何在ESPResSo中进行性能优化,包括并行计算、算法优化、内存管理等方面的内容。并行计算并行计算是提高分子动力学仿真性能的有效手段。ESPResSo支持多种并行计算模式,包括多线程(OpenMP)和分布式计算(MPI)。合理利用这些并行计算模式可以显著提升仿真速度。Ope
- AI 行业发展趋势:科技创新引领未来变革
我是阿萌
畅聊AI人工智能科技学习
在当今数字化时代,人工智能(AI)行业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展,AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势,预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型,参数数量不断攀升,从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数,模型的语
- YOLOv8涨点大全总结(源码)
清风AI
深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
(需要全部源码请私信或留言)性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前,我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准,也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括:指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内,步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- Vim忍者速成秘卷:让你的键盘冒出残影の奥义
ivwdcwso
操作系统与云原生vim编辑器程序员忍道终端美学效率革命linux
核心原理通过超低延迟配置+肌肉记忆优化+视觉欺骗技术,达成行云流水的操作体验。就像《火影忍者》结印般流畅!⚡残影生成术(基础篇)"️贴地飞行模式(.vimrc极速配置)settimeoutlen=300"快捷键响应时间压缩至300ms(武士刀级响应)setttyfast"激活终端极速传输模式setlazyredraw"执行宏时暂停界面刷新(性能提升50%)"手里剑光标追踪术autocmdCurso
- 如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析
AI-AIGC-7744423
目标跟踪人工智能计算机视觉
YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升,尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。开发者需根据具体任务需求,在精度与速度之间进行合理权衡,并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理:P2层对应更高分辨率的浅层特征图(如1/4下采样),能捕捉更细粒度的纹理
- MySQL8官方YUM仓库使用指南
MySQL是一个非常流行的开源关系数据库管理系统,在各种应用场景中都得到了广泛的应用。随着版本的更新,MySQL8引入了许多新特性和性能提升,广泛受到开发者和企业的青睐。为了方便在各种Linux发行版中安装MySQL8,MySQL官方提供了YUM仓库。本指南将介绍如何使用MySQL8官方YUM仓库来安装和管理MySQL。YUM和YUM仓库简介YUM(YellowdogUpdater,Modifie
- Vue3 基础教程:从入门到实践 (保姆级教学)
前段技术人
学习前端vue.jsvue
一、Vue3简介Vue.js是一款用于构建用户界面的JavaScript框架,而Vue3作为其最新的主要版本,带来了诸多令人瞩目的改进与新特性,使其在前端开发领域备受青睐。(一)Vue3的优势性能提升:Vue3重写了虚拟DOM算法,显著提高了挂载、更新和渲染的速度。在处理大型列表或频繁数据更新的场景时,Vue3的表现更为出色,能够为用户带来更流畅的交互体验。例如,一个包含大量商品信息的电商产品列表
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
烧技湾
AI&ComputerVisionHPE人体姿态估计端到端检测
作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 解锁激光焊接新境界:填丝/填粉自适应技术大揭秘
计算机学长
激光控制激光焊接激光
激光焊接的品质之重在现代制造业的宏大版图中,激光焊接已然成为一股不可或缺的关键力量,深深扎根于众多核心领域。从汽车制造的精密车身架构搭建,到航空航天飞行器的关键部件连接,再到电子设备的微型化精密组装,激光焊接以其独特的技术优势,为这些行业的高效生产和产品性能提升提供了坚实保障。在汽车制造领域,激光焊接能够实现车身零部件的高精度连接,有效提升车身的结构强度与刚性,同时降低车身重量,为汽车的轻量化设计
- DeepSeek-R1的Qwen和Llama区别
百态老人
llama人工智能
好的,我现在需要回答用户关于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BPro和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B版本之间的区别的问题。首先,我需要仔细阅读并分析我搜索到的资料,特别是要关注这三个模型的不同参数、性能表现、技术基础和应用场景。首先,根据,提到Qwen系列随着参数增加性能提升,比如32B的MA
- GPT-4 Turbo的重大升级与深远影响
CodeJourney.
算法数据库人工智能
在人工智能飞速发展的浪潮中,OpenAI推出的GPT-4Turbo犹如一颗璀璨的新星,引发了全球的广泛关注。这一版本不仅是技术层面的常规迭代,更是一次具有深远意义的重大突破,从性能提升到功能拓展,再到应用场景的延伸,都展现出了令人瞩目的变革。性能飞跃:速度与成本的双重优化GPT-4Turbo最直观的升级体现在速度上。OpenAI对模型架构和计算资源进行了深度优化,使其响应速度大幅提升。在实际应用中
- 海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践
TiDB_PingCAP
tidbhtap分布式
导读安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省17家公积金中心的数据,致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。为了应对海量数据处理需求,安徽省选择TiDB作为底层数据库,利用其分布式架构和HTAP能力,实现了快速的数据分析与治理。TiDB的高效性能提升了平台的数据处理能力和查询效率,为全省公积金数据的统一管理与共享提供了有力支持。本文将详细介绍TiDB在平台中的应用与实际效果,以及TiDB如何
- Spring Boot 3.0深度实战:从核心特性到生产级调优
Code_Cracke
Javaspringboot后端java
一、SpringBoot3.0核心特性解读1.1JDK17LTS支持(实测性能提升)记录类(Record)与SpringDataJPA完美适配模式匹配简化类型判断密封类(SealedClass)增强DTO安全性//使用Record优化DTOpublicrecordUserDTO(@NotBlankStringusername,@EmailStringemail){}//密封接口定义响应类型publ
- 【人工智能】大模型的Scaling Laws(缩放定律),通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥
013-AIGC人工智能大模型人工智能深度学习机器学习
缩放定律(ScalingLaws)是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论,其核心思想是通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。这一理论最早由OpenAI在2020年提出,并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。ScalingLaws就像是指导手册一样,告诉我们在构建和训练AI模型时应该注意什么,以最经济有效的方式得到最好的成果。这有助于推动技术进步的同时也促进了可持
- YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现人工智能计算机视觉深度学习算法机器学习
YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构,增强特征提取能力。特征金字塔模块使用多尺度特征融合技术,提高对不同大小目标的检测效果。预测头则负责生成最终的检测结果。这种结构设计使得YOLOv10在保持高效率的同时,能够有效处理各种尺度的目标,为后续的改进奠定了基础。检测性能在探讨YOLOv10的性能提升之前,我们需要了解其
- Go 1.24 新特性一览
go资讯编程语言程序员
Go1.24震撼登场,带来显著性能提升与诸多新功能,如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。可借助os.Root实现安全文件系统操作,运用testing.B.Loop优化基准测试,利用runtime.AddCleanup完善资源管理,还有weak包优化内存、crypto包保障FIPS140-3合规。速升级,提升Go应用效率与安全!文章目录语言特性更新泛型类型别名(GenericTypeAliase
- 《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》
Eqwaak00
matplotlibwebgl微服务架构云原生分布式
引言:科学可视化的算力革命当WebGL在2011年首次亮相时,它开启了浏览器端3D渲染的新纪元。然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求,WebGL的架构瓶颈日益凸显。WebGPU作为下一代Web图形标准,通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新,将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。一、WebGPU核心架构解析1.1
- 猫眼在腾讯云北极星上的最佳实践
微服务腾讯云
导语在当前互联网行业飞速发展的背景下,企业对高效、稳定、灵活的服务治理方案需求愈发迫切。猫眼作为领先的互联网票务企业,通过采用腾讯云北极星(Polaris),成功优化了其微服务架构,实现了显著的性能提升和故障容错能力增强。通过将注册配置中心从Nacos迁移至北极星,猫眼解决了多项技术瓶颈问题,在同等规格下,承载的服务注册数更多,注册发现性能提高了30%,并显著提升了系统的扩展性和稳定性。业务背景介
- 英伟达常见产品使用场景对比说明
放羊郎
人工智能技术项目方案人工智能人工智能深度学习机器学习英伟达训练芯片
产品型号显存容量显存带宽价格(人民币)适用场景模型性能对比数据中心与AI计算H100(SXM)80GBHBM33TB/s未公开(企业级)超大规模AI训练(千亿参数)、HPC比A100性能提升3-6倍(BERT训练),FP8精度加速显著H800(PCIe)80GBHBM2e600GB/s未公开(受管制)中等规模AI训练/推理,支持分批处理带宽为H100的1/5,训练吞吐量降低约40%A100(PCI
- c# .NET 的 Native AOT与java性能对比
橙-极纪元JJYCheng
c#c#.netjavaNativeAOT与java
编译技术.NET的NativeAOT(Ahead-of-Time)跨平台编译技术是实现这一性能提升的核心。与传统的编译方式不同,NativeAOT在开发人员的计算机上就将C#代码直接编译为本机代码。以往,Java开发APP时,需经过多个步骤,从Java代码编译成字节码,再通过Java虚拟机在运行时将字节码转换为机器码,这一过程涉及大量的解释和转换工作,产生了额外的性能开销。“本机代码”和“机器码”
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之135 详细设计之76 通用编程语言 之6
一水鉴天
人工智能开发语言架构
本文要点要点通用编程语言设计本设计通过三级符号系统的动态映射与静态验证的有机结合,实现了从文化表达到硬件优化的全链路支持。每个设计决策均可在[用户原始讨论]中找到对应依据,包括:三级冒号语法→提升文化符号可读性圣灵三角形验证→确保逻辑正确性神经符号优化→实现硬件级性能提升本项目的需求设计本文还给出本项目“为AI聊天工具添加一个知识系统”的完整需求设计。需求覆盖:知识动态管理:通过记忆矩阵和自更新流
- 《YOLOv12魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录
AI小怪兽
YOLOv811v12成长师YOLO深度学习人工智能目标检测计算机视觉
《YOLOv12魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新(更新日期25.03.05):【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】订阅者可以申请发票,便于报销定期向订阅者提供源码工程+windows编译好的环境,配合博客使用《YOLOv12魔术师专栏
- .NET 9 发布了,有哪些令人激动的特性?
向上的车轮
笔记.net
.NET9是微软宣布的最新版本,它被认为是迄今为止最高效、最现代、最安全、最智能、性能最高的.NET版本。一、.NET9的一些主要特点和改进性能提升:.NET9包含了超过1000项与性能相关的改进,这些改进覆盖了运行时、工作负载和语言,通过更高效的算法生成更好的代码。ServerGC(垃圾回收)经过重大改变,以适应应用程序的内存需求,而不是环境中可用的资源(内存和CPU)。TechEmpower基
- 高效空间编码技术:SPD-Conv在目标检测中的创新应用
向哆哆
目标检测目标跟踪人工智能yolov8
文章目录SPD-Conv:高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测3.安
- 一文搞懂最新NVIDIA GPU满血版和阉割版芯片:A100、H100、A800、H800、H20的差异
神马行空
GPU芯片AI编程gpu算力
目录一、NVIDIAGPU架构1、Blackwell架构2、Hopper架构3、Ampere架构4、Turing架构5、Volta架构二、A100、H100、A800、H800、H20差异对比1.A100:数据中心AI计算的奠基石2.H100:性能提升的算力王者3.A800&H800:中国市场专供版4.H20:新一代受限算力GPU一、NVIDIAGPU架构1、Blackwell架构Blackwel
- Android App开发之Jetpack架构,Android大厂高频面试题解析
m0_66144992
程序员架构移动开发android
因此,Jetpack来了!Jetpack是什么?===========Jetpack是Google推出的一套系列组件集。Jetpack的出现以及Google标准化开发模式的确立,代表了Android原生开发的未来方向,意味着Android发展已经逐渐成熟。为什么要学?======在开发世界,永远是技术至上,一门新技术的盛行总是有原因的,要么比老框架性能提升不少,要不更加易用等等。作为开发者,更是要
- 从黑暗到光明:FPC让盲人辅助眼镜成为视障者的生活明灯!【新立电子】
珠海新立电子科技有限公司
盲人辅助智能眼镜智能眼镜新立电子fpc柔性线路板
在科技日新月异的今天,智能技术正以前所未有的方式改变着我们的生活。对于视障人士而言,科技的进步更是为他们打开了一扇通往更加独立自主生活的大门。其中,盲人辅助智能眼镜可以成为视障人士日常生活中的得力助手。FPC在AR眼镜中的应用,更是为盲人辅助智能眼镜的性能提升和可靠性保障提供了坚实的技术基础。盲人辅助智能眼镜,通过内置的高性能摄像头和先进的图像识别算法,能够实时捕捉并分析周围环境中的信息。无论是道
- Go 1.24版本在性能方面有哪些提升?
Toormi
Golanggolang开发语言后端
Go1.24版本在性能方面有多项显著提升,主要包括以下几点:基于SwissTables的新内置map实现:这种实现方式通过压缩索引和更高效的查找机制,降低了内存使用量并提高了查询速度。根据测试,某些场景下性能提升接近50%[1][2][5]。更高效的内存分配:尤其是针对小对象的内存分配进行了优化,减少了分配开销[1][2]。改进的互斥锁机制:新的互斥锁实现在高竞争情况下取得了显著的可扩展性提升,减
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数